简单的说就是根据一个根据对象的密度不断扩展的过程的算法。一个对象O的密度可以用靠近O的对象数来判断。学习DBSCAN算法，需要弄清楚几个概念：一：基本概念1.：对象O的是与O为中心，为半径的空间，参数，是用户指定每个对象的领域半径值。2.MinPts（领域密度阀值）：对象的的对象数量。3.核心对象：...
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2021-09-04 10:52:34
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1.DBSCAN1.基于密度的聚类算法-DBSCAN如下的样本点,由样本点的分布可知,理想状态下，是把这些样本点分成四个聚类(四簇),即下图所示：但是例子中的样本点，如果采用K-means算法进行聚类分析，得到的聚类结果如左图所示(右图是使用DBSACAN算法得到的结果)：K-means算法：例子中的问题，我们发现使用K-Means算法已经不再适用
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2022-05-09 21:57:41
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1、DBSCAN简介 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将
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2021-07-20 09:22:05
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的，则称从q0到qk密度可达，这实际上是直接密度可达的“传播“MinPts:k-距离中k的值，一般取的小一些，多次尝试。达到算法设定
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2024-06-16 21:26:43
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聚类算法-DBSCAN DBSCAN聚类算法 基于密度的，带有噪声的聚类算法。 它的表达效果强于K-MEANS等其他聚类算法。 DBSCAN算法可以检测异常点。 DBSCAN工作流程 meanshift？birch？聚类算法？ DBSCAN迭代可视化展示 存在的问题： 不同参数对相同数据集的生成的结
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2021-07-22 09:43:33
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然而，由于make_blobs可以获得合成聚类的真实标签，因此可以使用评价指标，利用这种 "有监督的 "基础真实信息来量化
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2023-07-28 14:02:15
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转这些一般只适用于凸样本...
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2023-02-23 18:52:55
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DBSCAN全称如下Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise是一种基于密度的聚类算法，所谓密度，就是说样本的紧密程度对应其类别，属于同一个cluster的样本是紧密相连的。为了定量描述紧密相连，首先引入以下3个因素1. distance funcition, 距离的度量方式，通过距离来定量描述样本点之间的关系，这里的距离
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2022-06-21 09:45:33
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DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with
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2022-07-18 16:04:30
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密度聚类算法基于密度的聚类算法假设样本结构能够通过样本分布的紧密程度而决定，以数据集在空间内分布的稠密程度为依据进行聚类，即只要一个区域中的样本密度大于某个阈值，就把它划入与之相近的簇中。密度聚类可以克服K-means，BIRCH算法只适用于凸样本的缺点，密度聚类算法既可以适用于凸样本集也可以用于非凸样本集。常见的密度聚类算法有：DBSCAN、MDCA、OPTICS、DENCLUE等。密度聚类算法
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2023-02-27 12:20:42
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DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法DBSCAN的主要优点是： 它不需要用户先验地设置簇的个数，可以划分具有复杂形状的簇，还可以找出不属于任何簇的点。 DBSCAN比凝聚聚类和k均值稍慢，但仍可以扩展到相对较大的数据集。DBSCAN的原理是：
原创
2022-07-18 15:13:36
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
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2021-05-20 20:01:38
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简要的说明： dbscan为一个密度聚类算法，无需指定聚类个数。 python的简单实例： 结果：
原创
2022-03-04 17:51:27
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import DBSCANdataS = np.genfromtxt('testSet.txt')plt.scatter(dataS[:,0],dataS[:,1])plt.show()#建立模型
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2022-05-09 21:57:49
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案例:第一步：使用sklearn的make_moons生成如下数据，要求使用合适的聚类算法DBSCAN算法进行聚类分类，选择合适的参数eps,min_samples
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2022-05-09 21:58:00
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DBSCAN算法此篇博文尝试讲清楚"物以
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2023-07-10 20:11:22
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创新一直是一个令人纠结的话题，研究生毕业设计多数需要算法的创新，而博士生毕业更需要大量的创新才行。这里，我们就团队这几年来的工作经验，谈谈如何进行合理的算法创新。一、创新角度通常，我们使用一个算法，这里举个简单的粒子，PSO粒子群优化算法，我们通过仿真，会得到该算法的收敛速度，仿真精度等一些参数指标。如果我们需要对该算法进行创新，一般就需要从原算法的性能指标角度考虑，比如收敛速度和精度的提高，对于
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2024-03-28 14:40:37
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# Java改进雪花算法实现指南
## 1. 整体流程
在实现Java改进版雪花算法之前，我们需要先了解整体的流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 生成一个唯一ID |
| 2 | 解析ID中的各个部分 |
| 3 | 根据时间、数据中心ID、机器ID和序列号生成ID |
## 2. 具体实现步骤
### 步骤1：生成一个唯一I
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2024-02-26 08:06:57
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改进Clock算法——页面置换算法算法描述： 在将一个页面换出时，如果该页已被修改过，便须将该页重新写回到磁盘上；但如果该页未被修改过，则不必将它拷回磁盘。在改进型Clock算法中，除须考虑页面的使用情况外，还须在增加一个因素，即置换代价，这样页面换出时，既要是未使用过的页面，又要是未被修改过的页面。把同时满足这两个条件的页面作为首选淘汰的页面。由访问位A和修改位M可以组合成下面四种类型的页面:
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2023-12-25 21:31:04
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当训练好一个模型之后预测新的数据，当发现预测情况不是很好的时候，怎么改进？1.得到更多的训练数据。但有的时候获取更多的数据并不是很有帮助2.尝试选用更少的特征3.尝试增加更多的特征4.增加多项式特征，就是已有特征之间的组合：等5.增加正则化参数，减小正则化参数怎么样能选择最适合改进的方法呢？或者说排除上面的一些方法评估该算法的性能（机器学习诊断法），从而能知道影响性能的关键和改进的方面：训练误差最
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2024-03-08 17:27:34
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